城市轨道交通的运营故障类型及其风险等级不同,因此对应的应急措施和决策也应该有所区分。以城市轨道交通运营数据为基础,运用数据挖掘方法对不同城市轨道交通故障类别进行风险等级划分,建立高频次、高风险事故故障数风险等级据库;将运营数据的挖掘结果在城市轨道交通应急管理系统中进行应用,可以为运营管理单位提供应急条件下的决策支持。关联规则方法是数据挖掘领域较为活跃的分支,利用关联规则数据挖掘方法对海量数据进行挖掘分析,可以识别不同数据之间的关联性,实用性很强。建立城市轨道交通运营数据分析模型,利用加权关联规则挖掘方法对轨道交通运营数据进行挖掘分析,根据运营数据属性之间的关联性实现对运营故障的危险等级划分,使之运用于城市轨道交通应急调度指挥系统。首先,介绍目前城市轨道交通运营数据利用现状,城市轨道交通运营管理单位对运营故障风险等级分类的需求和数据挖掘研究方法的可行性,明确研究对象,分析国内外研究现状,从对城市轨道交通运营数据进行数据挖掘的需求层、数据层和方法层分析阐明对城市轨道交通运营数据进行挖掘分析的意义。其次,对城市轨道交通运营数据和运营故障进行分析,并设计运营数据挖掘分析的总体流程。第三,对关联规则数据挖掘方法的理论基础进行介绍,并根据城市轨道交通运营数据的结构和特点对关联规则的经典的算法进行改进。第四,利用Matlab软件对算法进行编程,并导入预处理后的运营数据进行分析和计算,形成城市轨道交通运营故障的风险等级。第五,把运营数据及其挖掘分析形成的运营故障的危险等级作为后台数据应用于城市轨道交通应急调度指挥系统,为应急管理决策提供数据支撑。